摘要：鼠標(biāo)與電腦交互通常采用點(diǎn)擊的方式，而由鼠標(biāo)畫(huà)出特定的軌跡，由軌跡識(shí)別算法識(shí)別出所屬類(lèi)別，并執(zhí)行相應(yīng)的命令，即鼠標(biāo)手勢(shì)，這是一種更高效的交互方式。軌跡識(shí)別屬于分類(lèi)問(wèn)題，該文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)鼠標(biāo)軌跡的識(shí)別。針對(duì)人工生成訓(xùn)練樣本耗時(shí)、低效的缺點(diǎn)，該文提出了使用原型軌跡的變換版本擴(kuò)充訓(xùn)練樣本集（提取角度特征，給原型軌跡加噪聲）。最后訓(xùn)練11種軌跡，并對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別性能做測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明識(shí)別率達(dá)到92.9%。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；鼠標(biāo)軌跡識(shí)別；訓(xùn)練樣本生成

中圖分類(lèi)號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2013）01-0130-03

軌跡識(shí)別分為模型訓(xùn)練和識(shí)別兩個(gè)部分。通過(guò)誤差反向傳播線下訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，并保存權(quán)重文件。識(shí)別時(shí)首先加載訓(xùn)練好的權(quán)重文件，初始化BP網(wǎng)絡(luò)模型。根據(jù)所畫(huà)的特定軌跡（如勾、叉、三角形等），對(duì)軌跡變換處理后作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入，由模型輸出判別屬于何種動(dòng)作軌跡，并據(jù)此響應(yīng)預(yù)定義的命令。見(jiàn)圖1。

1 特征抽取

在很多模式識(shí)別應(yīng)用中，在輸入變量的一種或多種變換下，模型預(yù)測(cè)應(yīng)該具有不變性。在預(yù)處理階段根據(jù)所需變換（如，比例變化，位置變化，角度變化等）抽取不變性特征。隨后用這些特征作為輸入的分類(lèi)器也一定會(huì)具有這些不變性